Framework di modellazione data-driven per la valutazione degli impatti ambientali e sociali del telepedaggio autostradale

This thesis investigates the environmental and social impact of Electronic Toll Collection (ETC), considering the A7 Milano Ovest toll plaza as a primary case study. Within the paradigm of smart mobility, the transition from Manual Toll Collection (MTC) to Electronic Toll Collection (ETC) represents a strategic lever for enhancing the sustainability of existing infrastructures. The research methodology integrates heterogeneous datasets, including hourly traffic flows provided by Milano Serravalle, high frequency kinematic and emissive data supplied by UnipolTech, and urban mobility patterns derived from over 100,000 black boxes installed on cars. To reconstruct toll plaza queue profiles, a Censored Poisson probabilistic model was implemented to estimate traffic demand. Environmental benefits were quantified using the Vehicle Specific Power (VSP) model, calibrated for both gasoline and diesel powertrains. Furthermore, an analytical framework was defined to disaggregate the total delay experienced by MTC users into its deterministic and stochastic components. The results related to 2024 demonstrate that ETC (and in particular UnipolMove of UnipolTech) enable a total saving of 106,57 tons of CO2, 287,82 kg of CO, and 92,58 kg of NOx at the A7 Milano Ovest toll plaza per year, still not considering heavy duty vehicles yet, because of lack of data. From a social perspective, ETC provides an average time saving of 76,58 seconds per complete cycle (entry and exit), significantly optimizing travel efficiency for commuters. The analytical models were successfully validated through stochastic micro-simulations in the PTV Vissim environment. This research project provides a quantitative assessment tool for highway operators and policymakers, highlighting how the digitalization of payments constitutes a fundamental passive strategy for reducing both the environmental and social footprint of motorway personal transport.

Questa tesi analizza l’impatto ambientale e sociale del telepedaggio, utilizzando come caso studio la barriera autostradale della A7 Milano Ovest. Nel paradigma di mobilità intelligente, la transizione dai sistemi di pagamento tradizionale (MTC) a quelli dinamici (ETC) rappresenta una leva strategica per incrementare la sostenibilità delle infrastrutture esistenti. La metodologia di ricerca integra dataset eterogenei, tra cui i transiti orari forniti da Milano Serravalle, dati cinematici ed emissivi ad alta frequenza forniti da UnipolTech e pattern di mobilità urbana derivanti da oltre 100.000 black boxes installate sui veicoli. Per ricostruire i profili di coda in barriera, è stato implementato un modello probabilistico di Poisson censurato, finalizzato a stimare la domanda di traffico. I benefici ambientali sono stati quantificati utilizzando il modello Vehicle Specific Power (VSP), calibrato per entrambe le motorizzazioni benzina e diesel. Inoltre, è stato definito un framework analitico volto a disaggregare il ritardo totale subito dall’utente MTC nelle sue componenti deterministiche e stocastiche. I risultati relativi all’anno 2024 dimostrano che il servizio di telepedaggio UnipolMove ha garantito un risparmio complessivo di 106,57 tonnellate di CO2, 287,82 kg di CO e 92,58 kg di NOx in corrispondenza della sola barriera della A7 Milano Ovest, escludendo dallo studio i veicoli pesanti a causa di mancanza di dati. Dal punto di vista sociale invece, il telepedaggio ha garantito un risparmio temporale medio di 76,58 secondi per ciclo completo (ingresso più uscita). I modelli analitici sono stati validati con successo tramite microsimulazioni stocastiche in ambiente PTV Vissim. Tale progetto di ricerca fornisce uno strumento di valutazione oggettivo per gestori e decisori politici, evidenziando come la digitalizzazione dei pagamenti sia una strategia passiva fondamentale per ridurre l’impronta ambientale e sociale del trasporto autostradale.